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基于Logistic模型的我国房地产开发投资压力测试

作　者: 王倩蓉
导　师: 庄新田
学　校: 东北大学
专　业: 金融学
关键词: 房地产开发投资压力测试 Logistic回归风险研究
分类号: F293.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

房地产业是我国的支柱产业之一,它的平稳运行关系着整个国民经济的发展和人民群众的生活安定。然而,因房地产自身位置的固定性、开发的长周期性等条件约束,同时受自然、经济、政治等多方面影响,房地产业面临着很多不确定性,是一个高风险的行业。因此,对于进行房地产开发的企业来说,风险管理是房地产投资过程中重要的经营管理活动,决定着房地产投资的成败。以往对房地产投资风险的研究,主要是从房地产价格、周期和泡沫等角度来阐述,并且大都是在正常情况下的分析。近期,在全球金融危机的警示下,越来越多的人开始关注“异常”事件的冲击作用。当经济出现异常波动时,房地产投资风险大大加剧,房地产开发企业将陷入破产倒闭的险境,严重时将蔓延至整个经济社会,造成经济萧条或经济危机。由此可见研究“危机事件”的影响作用的紧迫性。压力测试就是研究“异常但合理”的经济冲击的有效方法,它因为能够提供极端事件影响的前瞻性信息而被提出并广泛应用。不过,目前仍局限于检验银行体系的脆弱性,其功能并没有得到充分利用。本文通过研究认为,将压力测试方法应用于房地产开发投资风险研究是必要的并且是可行的,并由此展开了对我国房地产开发投资的压力测试研究的探索。研究中,充分考虑我国房地产开发投资的地域性差异,选取其中的三个代表地区——上海、辽宁和贵州分别展开研究：首先分析影响房地产投资的风险因素,然后运用Logistic回归理论建立该地区的房地产投资风险评价模型,由此发现其中的重要影响因素,在此基础上设定“异常”情景,最后测试房地产业的抗压能力。研究发现：影响三个地区房地产投资的风险因素的显著性不尽相同,且重要性不一。房地产销售价格变动与上海房地产投资风险关系最为密切,居民消费价格指数波动对辽宁房地产投资影响最大,而房地产投资的浮动直接影响贵州房地产业的健康运行；对这三个重要指标设定极端情景,三个地区的房地产投资风险出现了不同程度的提高,由此得出,在投资这三个地区或与其相似类型的地区时,要充分考虑实际的宏观经济情况,特别是显著指标的变动情况,使投资更加的合理和安全。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-17
  1.1 研究背景  11-12
  1.2 研究的目的和意义  12-14
    1.2.1 研究的目的  12-13
    1.2.2 研究的意义  13-14
  1.3 研究思路及技术路线  14-16
    1.3.1 研究思路  14
    1.3.2 研究的技术路线  14-16
  1.4 本文的研究方法  16-17
第2章国内外研究现状综述  17-23
  2.1 国内外关于房地产问题的研究  17-19
  2.2 国内关于外压力测试的研究  19-22
    2.2.1 风险管理的发展  19-20
    2.2.2 国内外压力测试的研究  20-22
  2.3 国内外研究评述  22-23
第3章房地产开发投资及其风险识别  23-37
  3.1 房地产投资的基本内涵  23-25
    3.1.1 房地产投资的概念  23
    3.1.2 房地产投资的主体  23-24
    3.1.3 房地产投资的类型  24-25
  3.2 房地产投资的基本特征  25-28
    3.2.1 房地产自身的特性  25-26
    3.2.2 房地产投资的特性  26-28
  3.3 房地产投资的风险识别  28-35
    3.3.1 房地产投资风险的基本特征  29
    3.3.2 房地产投资的风险因素  29-34
    3.3.3 房地产投资风险因素的结构分析  34
    3.3.4 房地产投资风险因素的量化指标  34-35
  3.4 房地产投资风险度量方法  35-36
    3.4.1 定性分析法  35
    3.4.2 定量分析法  35-36
  3.5 本章小结  36-37
第4章房地产投资压力测试的理论和方法  37-47
  4.1 压力测试的定义及其分类  37-38
    4.1.1 压力测试的定义  37-38
    4.1.2 压力测试的类型  38
  4.2 压力测试的分析方法  38-39
    4.2.1 敏感性分析  38
    4.2.2 情景分析  38-39
  4.3 房地产投资压力测试的必要性和可行性分析  39-41
    4.3.1 房地产投资压力测试的必要性分析  39-40
    4.3.2 房地产投资压力测试的可行性分析  40-41
  4.4 房地产投资压力测试的流程  41-42
  4.5 房地产投资压力测试的模型设定  42-46
    4.5.1 房地产投资风险度量模型  42-46
    4.5.2 压力测试的基准情景生成模型  46
  4.6 房地产投资压力测试的结果解释  46
  4.7 本章小结  46-47
第5章我国房地产投资压力测试实证分析  47-67
  5.1 我国房地产市场的发展历史和现状  47-50
  5.2 我国房地产投资压力测试指标体系的建立  50-51
    5.2.1 压力测试的区域选择  50
    5.2.2 压力测试指标的选择  50-51
    5.2.3 数据选取范围和来源  51
  5.3 我国房地产投资压力测试  51-66
    5.3.1 上海市房地产投资压力测试  51-56
    5.3.2 辽宁省房地产投资压力测试  56-61
    5.3.3 贵州省房地产投资压力测试  61-66
  5.4 本章小结  66-67
第6章房地产投资压力测试的总结和建议  67-73
  6.1 本文的主要结论  67-69
  6.2 建议  69-71
    6.2.1 针对研究结果的建议  69-70
    6.2.2 针对压力测试的建议  70-71
  6.3 本文的主要创新点和不足之处  71-72
    6.3.1 主要创新点  71-72
    6.3.2 不足之处  72
  6.4 需要进一步研究的问题  72-73
参考文献  73-77
致谢  77

基于Logistic模型的我国房地产开发投资压力测试

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